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Introducción a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos

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Introducción a <strong>Series</strong> <strong>de</strong> <strong>Tiempo</strong> <strong>Univariadas</strong>December 31, 2010VI.7.2. Estacionalidad multiplicativaEn la sección anterior mo<strong>de</strong>lamos el componente estacional <strong>de</strong> la serie <strong>de</strong> manera aditiva,entonces un proceso que sigue un ARMA(1,1) para las variaciones mensuales y ARMA(1,1) para elcomponente estacional, se podía expresar <strong>de</strong> la siguiente manera:Lo que se pue<strong>de</strong> expresar utilizando operadores <strong>de</strong> rezagos, <strong>de</strong> la siguiente manera:Sin embargo, típicamente el factor estacional funciona <strong>de</strong> manera multiplicativa, es <strong>de</strong>cir, <strong>de</strong>pen<strong>de</strong><strong>de</strong>l nivel <strong>de</strong> la serie. El proceso análogo a un ARMA(1,1) con componente estacional ARMA(1,1)pero multiplicativo sería <strong>de</strong> la siguiente manera:En términos generales po<strong>de</strong>mos escribir un proceso ARIMA con estacionalidad multiplicativa,permitiendo diferenciar mes a mes la serie y por estacionalidad, <strong>de</strong> la siguiente manera:Este mo<strong>de</strong>lo se <strong>de</strong>nota como, don<strong>de</strong> p es el número <strong>de</strong> componenteautoregresivos, y q el número <strong>de</strong> componentes <strong>de</strong> media móvil a ser incluidos en el mo<strong>de</strong>lobásico. s <strong>de</strong>nota la estacionalidad, por ejemplo s=4 en datos trimestrales, y s=12 en datosmensuales. P y Q son la cantidad <strong>de</strong> componentes autoregresivos y <strong>de</strong> medias móvil a ser incluidosen la parte estacional <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo. Finalmente, d y D <strong>de</strong>notan el número <strong>de</strong> veces que la serie <strong>de</strong>beser diferenciada, la serie básica y por estacionalidad respectivamente.Tal como antes, la función <strong>de</strong> autocorrelación muestral y función <strong>de</strong> autocorrelación parcial sonútiles para <strong>de</strong>terminar el or<strong>de</strong>n <strong>de</strong> cada uno <strong>de</strong> estos componentes <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo. Se ha <strong>de</strong>mostradoque graficar la función <strong>de</strong> autocorrelación muestral y parcial luego <strong>de</strong> haber diferenciado la seriepara eliminar cualquier ten<strong>de</strong>ncia o no estacionariedad, y diferenciar el componente estacionalayudan mucho a la i<strong>de</strong>ntificación <strong>de</strong>l proceso.Volviendo a los datos <strong>de</strong> construcción <strong>de</strong> nuevas viviendas, asumamos el siguiente proceso, es <strong>de</strong>cir, el mismo proceso anterior pero ahora la estacionalidad esmultiplicativa. Ocuparemos la opción sarima(P,D,Q,s) para indicarle a STATA que estamostrabajando con estacionalidad multiplicativa.89

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